Puntuación de proteínas de una muestra de plasma única predice enfermedad cardiovascular

En un gran análisis retrospectivo, utilizando mediciones de proteínas plasmáticas de miles de individuos en poblaciones con eventos primarios y secundarios, los investigadores han aprovechado la inteligencia artificial (IA) para crear una puntuación de proteínas para predecir eventos de enfermedades cardiovasculares ateroscleróticas (ECAS) importantes.

El estudio realizado por científicos de deCODE Genetics (Reykjavik, Islandia) se basó en un extenso conjunto de datos que comprende a más de 13.500 islandeses sin antecedentes de ECAS importante antes del muestreo de plasma, así como a más de 6.000 participantes del ensayo FOURIER que ya habían experimentado ECAS antes del muestreo de plasma. En todos estos casos, los niveles de proteínas plasmáticas se evaluaron utilizando la plataforma SomaScan, midiendo aproximadamente 5.000 proteínas plasmáticas. En particular, la puntuación de riesgo de proteínas, derivada únicamente de datos proteómicos de una única muestra de plasma, predice eficazmente los eventos de ECAS incluso sin acceso al historial médico o a la información de los factores de riesgo. Si bien gran parte del riesgo evaluado por las proteínas también se refleja en factores de riesgo establecidos, la puntuación de proteínas captura un riesgo adicional.

Además, la puntuación de riesgo de proteínas es una medida dinámica. A diferencia de ciertos factores de riesgo clásicos inmutables, como antecedentes familiares y eventos ECAS anteriores, esta puntuación se puede modificar con el tratamiento. La naturaleza dinámica de las puntuaciones de riesgo de proteínas (donde los niveles de proteínas fluctúan en relación con el momento de los eventos) las hace muy adecuadas para predecir los cronogramas de los eventos. En consecuencia, estas puntuaciones de riesgo de proteínas podrían resultar invaluables en ensayos clínicos para la evaluación temprana de la eficacia del tratamiento o el seguimiento del riesgo.

"Creemos que en la puntuación de riesgo proteómico podemos tener un biomarcador que permitirá al mundo realizar ensayos clínicos más cortos con menos participantes", dijo Kari Stefansson, director ejecutivo de deCODE Genetics y uno de los investigadores principales del estudio. “Esto hará que el desarrollo de nuevos medicamentos sea menos costoso y estará disponible antes para quienes los necesitan. Además, en la práctica clínica puede permitir una prevención más eficaz de las ECAS”.

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